时间复杂度是计算机科学中用于描述算法运行时间或步骤数量如何随着输入数据量的增加而增加的一个概念。它是算法效率的定量描述，并且是一个理论的度量，不涉及程序的实际运行时间，而是关注操作数量的增长趋势。
时间复杂度通常用大O符号（O-notation）表示，它定义了最糟糕情况下的时间需求上界，忽略常数因子和低阶项，因为它们在输入数据量很大时影响不显著。以下是一些常见的时间复杂度类别，按从低到高的顺序排列：
- O(1)：常数时间复杂度，意味着算法的执行时间不随输入数据量的增加而变化。
- O(log n)：对数时间复杂度，算法的执行时间与输入数据量的对数成正比。
- O(n)：线性时间复杂度，算法的执行时间与输入数据量成正比。
- O(n log n)：线性对数时间复杂度，常见于某些高效的排序算法，如快速排序、归并排序和堆排序。
- O(n^2)：二次时间复杂度，算法的执行时间与输入数据量的平方成正比，常见于简单的排序算法，如冒泡排序和插入排序。
- O(n^3)：三次时间复杂度，算法的执行时间与输入数据量的立方成正比。
- O(2^n)：指数时间复杂度，算法的执行时间与输入数据量的指数成正比，常见于某些递归算法。
- O(n!)：阶乘时间复杂度，算法的执行时间与输入数据量的阶乘成正比，如求解旅行商问题的暴力算法。
了解和分析算法的时间复杂度对于选择或设计高效算法以处理大数据量是非常重要的。通常，较低的时间复杂度意味着算法更高效。然而，实际情况可能更复杂，因为常数因子和数据的特定性质也可能对性能产生显著影响。